面向云物聯網的車輛遠程智能監(jiān)控系統(tǒng)的研究

郭力子，華 馳，嵇圣權

(1.江蘇信息學院 物聯網系，江蘇 無錫 214023；2.無錫坦程物聯網技術有限公司，江蘇 無錫 214036)

面向云物聯網的車輛遠程智能監(jiān)控系統(tǒng)的研究

郭力子1，華 馳1，嵇圣權2

(1.江蘇信息學院 物聯網系，江蘇 無錫 214023；2.無錫坦程物聯網技術有限公司，江蘇 無錫 214036)

物聯網應用和云計算是當今網絡時代的前沿技術。將物聯網“物物相連，全面感知”的特征與云平臺的“云計算，云存儲”能力全面整合，為相關行業(yè)形成完整統(tǒng)一的網絡服務平臺，是互聯網+的有效實踐方式。針對目前車載監(jiān)控系統(tǒng)功能相對簡單，難以滿足將來智能交通對其的系統(tǒng)化、智能化的要求的問題。研究采用物聯網技術和云計算理念，實現了面向云物聯網的車輛監(jiān)控信息平臺，為車輛的遠程智能監(jiān)控提出了新的發(fā)展思路。

車輛監(jiān)控服務；物聯網；云計算；GPRS/GPS/GIS

1 物聯網

經濟發(fā)展和科技進步，使得車輛衛(wèi)星定位及監(jiān)控系統(tǒng)獲得了空前的發(fā)展與普及。但是隨著城市信息化的發(fā)展，智慧城市和智能交通開始走向現實，要求車輛衛(wèi)星定位及監(jiān)控系統(tǒng)能夠進一步實現系統(tǒng)化和智能化。這使得車輛監(jiān)控系統(tǒng)面臨新的難題，即既要大幅系統(tǒng)化地提升對車輛運行狀態(tài)信息的采集能力，同時必須能實現海量數據信息的實時傳遞、存儲和處理。物聯網和云計算技術的發(fā)展，為我們解決這一問題提供了新的途徑[1]。

物聯網是以互聯網為基礎發(fā)展的傳感網絡，應用領域十分廣泛，基本可涵蓋信息技術產業(yè)的所有方面。它通過各種信息采集器如RFID射頻識別、各種傳感器等，將泛在的物品通過網絡連接起來，按約定的協議實施信息采集、傳輸和處理，以此來實現泛在物品的定位、識別、跟蹤，最終達到對物品的智能化監(jiān)控和管理的目的。在車輛交通監(jiān)控領域，通過物聯網的全面感知能力，捕獲和匯合車輛的狀態(tài)數據如車速、油耗、胎壓或物流信息等，幫助實現車輛運行的智能監(jiān)控[2]。

云計算集原先的并行計算、分布式存儲、虛擬化等技術于一體，形成了一種新型互聯網服務模式。其構成的3種服務模式如圖1所示[3]。通過云平臺強大的數據存儲、運算和管理能力，形成云平臺高效的公共信息處理資源?？梢哉f在云平臺上對海量數據的計算和存儲是云計算的最大特點，可以解決原先個人終端根本無法想象的復雜計算和海量存儲任務。

圖1表示了車輛物聯網與云計算服務架構的信息交換。

圖1 物聯網和云計算的結構組成和信息交換

其特點在于：在車輛監(jiān)控中利用物聯網“物物相連，全面感知”能力，可實現在物聯網的感知層采集車輛運行的實時狀態(tài)數據，通過網絡層傳輸數據，再經應用層分析處理后，最終保存至云平臺的數據庫中。使得用戶或監(jiān)控中心可以隨時使用云平臺中關于監(jiān)控車輛的歷史和實時數據；而云計算對海量數據進行存儲和處理的能力，高可靠和易擴展的特點正好迎合了車輛監(jiān)控系統(tǒng)向系統(tǒng)化、智能化發(fā)展的需要。兩者結合提供的強大數據采集和處理能力能夠滿足智慧城市的智能化交通對車輛遠程監(jiān)控的系統(tǒng)化和智能化的要求。

2 國內外研究現狀

國外對智能交通的云計算技術的研究，主要表現在兩個方面：一方面是以微軟、IBM 和甲骨文公司等軟件巨頭為代表，主要傾向于對智能物流云端相關技術和該領域相關標準本身的研究，它們主導了云技術及其相關標準的制定，同時在云技術平臺開發(fā)和工具支持方面也做了大量工作。如微軟的Azure就是一款優(yōu)秀的支持互操作的云平臺，可以用于兩種靈活的應用場合：創(chuàng)建在云平臺應用或者通過云來強化現有應用的功能。另一方面是著名的物流企業(yè)對云技術平臺的應用實踐和付諸實施。在他們的推動下，云物聯網平臺技術己成為發(fā)展智能交通的重要研究方向。

目前在國內，關于智能交通云平臺的研究仍集中在少數物流企業(yè)內部，研究內容主要集中在業(yè)務層面，用于完成諸如數據的查詢、車輛調用等常規(guī)功能，更關注于平臺能承載哪些服務和功能。而在云計算平臺方面進行的深入研究，如對系統(tǒng)架構、接口標準、資源整合，以及外延擴展等的研究仍涉及較少。在將云端平臺技術與物聯網技術結合應用于智能交通和車輛監(jiān)控方面，涉及跨企業(yè)、跨區(qū)域的、安全可靠的車輛遠程云端監(jiān)控平臺技術應用還不成熟[4]。

本文研究創(chuàng)建的車輛遠程智能監(jiān)控系統(tǒng)是物聯網和云計算平臺相結合的車輛服務系統(tǒng)，在適當擴充和完善后，可以滿足智能交通的基本功能要求。云平臺的使用，使得用戶可以直接通過瀏覽器或手機APP便捷地完成車輛的遠程智能監(jiān)控。

3 系統(tǒng)總體架構和功能模塊

圖2所示為車輛遠程智能監(jiān)控系統(tǒng)的架構模塊，整個應用系統(tǒng)主要由云平臺的監(jiān)控中心、及其他業(yè)務管理模塊組成。各模塊的主要功能是：

1)監(jiān)控中心，為系統(tǒng)實現車輛查詢、定位、調度服務，也可通過查詢車輛上預裝的傳感器件的采集數據了解車輛實時運行狀態(tài)。

2)用戶管理，完成用戶身份驗證，登錄進入云物聯網。

3)智能導航，通過云網絡模式，查詢搜索車輛周圍交通情況，實現監(jiān)控中心支持下的車輛導航服務，有效緩解日益繁重的城市交通壓力。

4)車輛管理，為監(jiān)控車輛保存身份信息、狀態(tài)信息和路徑信息至云數據庫，用于車輛行駛軌跡回放和跟蹤；可根據設置要求對車輛實施實時限速、限路等有效管理。也可為物流車輛使用RFID讀卡器，通過貨物電子標簽讀取貨物信息，完成貨物配送、中轉換車或交貨工作[5]。

5)信息服務，為用戶提供在線信息查詢服務，短信服務等。

6)安防報警，為車輛的危險事件和突發(fā)故障提供自動和人工報警，如車輛被盜、交通事故等；報警信息可由監(jiān)控中心實現求助應答和接警等服務，同時用云數據庫保存車輛突發(fā)事件時的實時影像記錄備于舉證。

圖2 系統(tǒng)功能模塊

4 關鍵技術

4.1 系統(tǒng)工作方式

在如圖3所示的系統(tǒng)工作簡圖中，右面是數據采集部分，主要功能是實現GPS數據采集收發(fā)和車置傳感器節(jié)點數據收發(fā)?？稍谛鑼嵤崟r監(jiān)控的車輛上，按監(jiān)控需求安裝各種傳感器，如各種開關傳感器、車速傳感器、車燈傳感器、油耗傳感器、剎車傳感器、輪胎氣壓傳感器、RFID射頻讀寫器等[6]。車輛行駛過程中，各傳感器客采集到的數據信息通過汽車 CAN總線傳輸匯集，各傳感器工作時互不干擾。這種借助汽車原有 CAN總線的技術收集數據的方法不但可以解決開關量采集數量不足的問題，而且安裝方便、利于維修。最終將匯集的各種汽車狀態(tài)數據與車輛GPS定位的位置信息數據一起壓縮打包后，經過GPRS通信網絡傳輸到車輛數據服務云平臺中[1-7]。采用GPRS實施“數據通信”是基于現在全國大部分地區(qū)均已實現了GPRS信號覆蓋，并且GPRS具有“實時在線”、“按量計費”、“自如切換”等特點。隨著4G移動通信網的逐步全面建設，可考慮在系統(tǒng)中加裝4G通信模塊，充分利用4G通信的超高數據傳輸速率、具有極高的容量和較低的比特代價、抗信號衰弱性能更好等優(yōu)點，進一步提升系統(tǒng)性能，如利用4G的多媒體通信能力為系統(tǒng)增加實時動態(tài)圖像傳送等新的監(jiān)控業(yè)務。

圖3 系統(tǒng)工作簡圖

系統(tǒng)工作簡圖中的車輛數據服務云平臺，發(fā)揮云計算平臺的優(yōu)勢，主要用于存儲和處理由GPRS發(fā)送來的各種數據。車輛數據服務云平臺主要由云計算服務器和云數據庫(本系統(tǒng)采用微軟的SQL Server 2008 數據庫)組成。工作時采用服務器緩存技術，首先將右面數據采集部分采集和傳遞來的車輛狀態(tài)和定位數據暫存在云計算服務器緩存中，保證周期性地從緩存中提取數據并存入云數據庫中。采用緩存技術不但有助于數據的集中處理，同時還能有效地提高數據的傳遞和存儲速度。被緩存的車輛狀態(tài)和定位數據經過處理后，最后還需經歷返存和庫存兩種處理方式。返存用于實現用戶車載終端中關于車輛監(jiān)控服務的實時監(jiān)控功能，是指由云計算服務器運用WCF技術主動向用戶的車載終端推送數據；而庫存用于備份車輛歷史數據供查詢和分析所用，是指云計算服務器主動把數據存入云端數據庫中。

圖4中系統(tǒng)工作簡圖的左面是網絡應用部分，也是本系統(tǒng)的監(jiān)控中心所在。管理用戶和登錄本系統(tǒng)的在線用戶通過連接各種網絡系統(tǒng) (ISDN、 WLAN、 DDN、 ADSL、互聯網等) 的上網設備，按照系統(tǒng)使用權限，登錄后就可使用系統(tǒng)客戶端上Web瀏覽器進行各種業(yè)務處理，包括當前在線車輛的查詢和和授權范圍內指令的下發(fā)等。

4.2 嵌入式微處理器

圖4 車載終端中的嵌入式微處理器

車載智能監(jiān)控系統(tǒng)的車載終端在結構上主要由中央控制模塊、GPS定位模塊、RFID模塊、GPRS通信模塊、電源模塊等組成[8]。其中，GPS定位模塊被設計成可同時接收GPS或北斗衛(wèi)星的定位信息，而RFID射頻模塊用于物流車輛采集物品電子標簽數據。而通過網絡向監(jiān)控中心發(fā)送GPS定位信息，接收服務器端的指令等，則是利用GPRS模塊無線通信功能完成的。電源模塊與車輛蓄電池相連，用于為車載終端提供電源。而中央控制模塊用于主要協調各模塊的正常工作，上面還預留了Flash接口用于存儲外部數據。

中央控制模塊中的嵌入式微處理器是車載終端的核心，是對其他模塊實施控制與協調的功能中心，因此要求具有較高的性價比。經大量調研與實驗，系統(tǒng)選用了SAMSUNG 公司的S3C2410處理器，因為其擁有MMU，可運行標準的ARM-LINUX內核；其豐富的可擴展性，有助于完成中央控制模塊的技術要求，勝任車載終端的功能需求[9]。

車載終端工作時，處理器與GPS模塊通過串口相連。首先獲取包括獲取時間、經緯度、海拔高度、速度、行駛方位角等關于車輛定位的地理位置信息，由處理器處理后顯示在LCD顯示屏上；然后通過GPRS模塊與遠端服務器建立TCP/IP網絡連接以完成數據交換，包括傳輸車輛上各種監(jiān)控指標和預裝的物聯網感知節(jié)點的采集數據。監(jiān)控中心服務器可以比照被監(jiān)控車輛的預設監(jiān)控指標，當某些監(jiān)控指標異常時，會自動發(fā)出報警信號并做記錄。如車輛超速時，會及時提醒司機降速駕駛，確保車輛、人員和貨物的安全。

4.3 GIS地圖的選用

車載終端的導航地圖是由應用GIS地圖實現的。目前，此類GIS服務通常都是采用第三方專業(yè)地圖供應商的產品而非自己開發(fā)，即在系統(tǒng)軟件中通過第三方地圖API接口，根據GIS地圖和系統(tǒng)的GPS模塊來實現車輛定位。應用地圖API接口首先需要獲取授權，可登錄地圖供應商網站申請，獲得APIKey后即可使用開發(fā)商提供的免費地圖了。顯然，系統(tǒng)中GIS地圖的正確選擇將有助于系統(tǒng)的順利開發(fā)。目前市場上主流的自帶GIS數據庫的API地圖供應商主要以Google地圖、高德地圖、MapABC等為首[10]。比較而言，Google公司提供的 Google地圖背后有著世界上最龐大的云計算數據庫一 Google Base的支持，功能強大、地圖完善[2]，可為車輛智能監(jiān)控服務提供更誘人的技術資源和數據資源。本文選用了Google Maps API V3作為開發(fā)本系統(tǒng)的首選地圖。下面為在ASP.NET中加載Google地圖的函數。

function initialized(){ //設定地圖坐標

latlng = new google.maps.latlng(120.31493|31.584291)；

var muOptions ={

zoom：16；

//衛(wèi)星地圖顯示模式

mapTypeId：google.maps.MapTypeId.HYBRID；

}；

Map = new google.maps.Map(document.getElementById ("map_google").myOptions)；

map.setCenter(latlng)； //將預設坐標置于地圖中央

}

5 系統(tǒng)實現

本文實現的面向云物聯網的車輛遠程智能監(jiān)控系統(tǒng)，系統(tǒng)服務器端程序是采用 C#語言在微軟的 Visual Studio平臺上開發(fā)的 Web系統(tǒng)。系統(tǒng)數據庫采用 SQL Server2008，系統(tǒng)部署采用了微軟的 Windows Azure云計算平臺[11]。移動客戶端程序是采用Eclipse工具下的Adt插件與Android SDK工具包建立連接進行開發(fā)的。監(jiān)控中心車輛管理功能如圖5所示。

圖5 監(jiān)控中心車輛管理功能(截圖)

監(jiān)控中心依據被監(jiān)控車輛安裝的傳感器節(jié)點，可以對車輛進行各種狀態(tài)預警設置。狀態(tài)預警設置界面如圖6所示。

圖6 監(jiān)控中心車輛狀態(tài)報警設置(截圖)

6 結語

將物聯網技術和云計算技術結合應用于車載監(jiān)控服務系統(tǒng)，通過對車輛GPS定位數據和各種狀態(tài)數據的感知、采集和GPRS 無線傳送，實現了車輛交通的物聯化和互聯化。結果表明：面向云物聯網的車輛遠程智能監(jiān)控服務平臺，能綜合物聯網感知技術和云平臺強大的計算存儲優(yōu)勢，有效地提升車載遠程監(jiān)控服務的應用水平，適應未來智慧城市的智能交通對車載監(jiān)控的智能化和系統(tǒng)化的要求。

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郭力子(1956— )，碩士/副教授，主研計算機軟件與應用，為本文通訊作者；

華 馳(1979— )，碩士/副教授，主研計算機網絡技術與軟件；

嵇圣權(1989— )，工程師，主研物聯網技術應用。

責任編輯：時 雯

【本文獻信息】楊豐瑞，劉雄風，劉亭.智能視頻監(jiān)控中入侵檢測算法的設計與實現[J].電視技術,2015，39(24).

Intelligent Remote Monitoring System of Vehicles for Cloud IOT Research

GUO Lizi1，HUA Chi1，JI Shengquan2

(1.IoTDepartmentJiangsuInformationTechnologyCollege，JiangsuWuxi214023，China；2.WuxiTanchengIOTTechnologyCompanyCo.，Ltd.，JiangsuWuxi214036，China)

The Internet of things application and cloud computing is cutting-edge technology in the modern era of network. Connected to the Internet of things “of something， a comprehensive perception” features and cloud platform of “cloud computing， cloud storage” ability is fully integrated， form a complete and unified network service platform for related industry， is an effective way of practice of Internet +. In view of the present vehicle monitoring system function is relatively simple， it is hard to meet the future intelligent transportation requirement for the systematic， intelligent questions. Research using the Internet of things technology and cloud computing concept， implemented accordingly for cloud IoT vehicle monitoring information platform， puts forward a new idea for developing remote monitoring of intelligent vehicles.

vehicle monitoring service；IOT；cloud computing；GPRS/GPS/GIS

2012年江蘇高校“青藍工程”資助資金項目

TP3

A

10.16280/j.videoe.2015.24.008

2015-07-13

【本文獻信息】郭力子，華馳,嵇圣權.面向云物聯網的車輛遠程智能監(jiān)控系統(tǒng)的研究[J].電視技術,2015，39(24).